【摘 要】
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目的 提出一种基于灰度级二维直方图的计算机辅助分割算法,对乳腺高频超声图像中的肿块进行自动识别和分割处理,旨在提高乳腺良、恶性肿块的检出准确率.方法 采集100个乳腺肿
【机 构】
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哈尔滨医科大学附属第二医院超声医学科,150086哈尔滨工业大学计算机系;
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目的 提出一种基于灰度级二维直方图的计算机辅助分割算法,对乳腺高频超声图像中的肿块进行自动识别和分割处理,旨在提高乳腺良、恶性肿块的检出准确率.方法 采集100个乳腺肿块二维超声图像共466张(原片),应用计算机软件对原片进行分割处理,得到分割后图片.超声医师采用双盲法分别根据原片和分割后图片中的超声征象进行良、恶性判断,运用受试者工作曲线(ROC曲线)计算曲线下面积(A),比较前后两次诊断结果 ,分析图片处理前后诊断结果 的差异性.结果 处理后的图片中乳腺肿块的边缘、钙化等信息明显突出.超声医师对良、恶性肿块的确诊率明显提高.当特异性为74.31%时,诊断敏感性由基于原片的70.32%提高到图片分割后的90.52%.ROC曲线下面积由分割前的80.8%上升到90.5%,差异有统计学意义(P
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